Linux搭建Hadoop集群(详细步骤)

前言

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
说白了就是实现一个任务可以在多个电脑上计算的过程。

一:准备工具

1.1 VMware
1.2Linux服务器(两台,创建一个克隆一个即可)
1.3 hadoop-2.7.3.tar(Hadoop的安装文件)
1.4 jdk-8u65-linux-x64.t.gz(hadoop是基于java的,要有java的jdk)
1.5.SSH服务(远程连接工具)
1.6Xshell或者 winSCP(远程传输工具)

VMware的安装下载和Linux服务器的创建请参考这篇文章
虚拟机开启SSH服务以及Xshell连接服务器请参考这篇文章
两个安装文件,大家可以在网盘自行获取:

通过网盘分享的文件:jdk及Hadoop
链接: https://pan.baidu.com/s/1tnHohO3GHNFAuWZqiq51lg?pwd=2rxu 提取码: 2rxu

二:Linux服务器的配置

最好是一开始就切换到管理员模式(输入su,回车后输入登录密码),便于后续对文件的操作。
目前是两台服务器,你需要确定一台为主节点,另一台为子节点。这个待会我们会修改主机名称来区分两个节点,我这里一台命名为hadoop01,一台是hadoop02(这些是创建主机时设置的名字,随时都可以重命名)。

2.1 服务器IP的查看

刚创建的服务器的IP分配一般都是DHCP模式,这时可以查看到网卡中的IP信息,每个人的IP地址是不同的,你需要根据自己的IP地址进行配置。
在命令行输入

ifconfig

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

接下来需要进行静态IP的配置,并检查两台服务器是否可以上网,可以和本地机通信。最好是都配置成静态IP,防止重启时IP变化,出现无法连接的情况。

2.2静态IP的配置

刚才我们查看了IP地址,网关查看步骤点击VMware工作台左上角"编辑“——》虚拟网络编辑器——》NET设置——》网关IP(每个人的网关也不同)

在这里插入图片描述

根据自己的IP和网关,可以提前在记事本上写上以下配置信息

#Hadoop01:
IPADDR=192.168.132.128
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.132.2(网关可以在虚拟网络上设置上查看,一般都是xxx.xxx.xxx.2)
DNS1:8.8.8.8
#和hadoop01一样,我们配置hadoop02的网卡信息
Hadoop02:
IPADDR=192.168.132.129
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.132.2
DNS1:8.8.8.8

然后进入一个文件夹,然后查看当前目录下是否有你的网卡文件,我们要进入网卡中修改IP地址信息

cd /etc/sysconfig/network-scripts

在这里插入图片描述我这边的网卡文件是ifcfg-ens160,进入这个文件中

vi  ifcfg-ens160

我们看到原始的信息,接下来在需要修改我标注的地方(进入该文件中需要按“i”键盘,进入编辑模式,修改完成后按“ Esc”键,退出编辑模式,然后输入“ :wq”保存并退出)。

在这里插入图片描述

同样的操作,我们也把hadoop02的静态IP配置好。
修改完成后reboot重启,两台都要重启(当然你也可以按照接下来的步骤修改完主机映射后再重启)。
为了保证我们的主机都能上网,需要再在本地机的控制面板中修改VMnet8中配置IP地址和网关:控制面板——》网络和共享中心——》更改适配器设置——》双击VMnet8——》属性——》找到TCP/ipv4——》使用下面的IP地址。
更改完成后确定。

在这里插入图片描述

然后测试两台主机能否上网,直接ping百度。如果有问题的话,可以参考这篇文章,希望能有所帮助。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.3Xshell连接服务器(接下来的操作均在Xshell上完成)

为了便于后续传输文件给服务器,我们使用远程传输工具Xshell(这个你可以自行选择,winSCP也可以),连接两台服务器。

在这里插入图片描述

2.4修改主机名

我这里时hadoop01为主节点,hadoop02是子节点。名字的修改是为了区分这两个节点

hostnamectl set-hostname(空格)主机名

在这里插入图片描述

2.5修改主机名称以及主机映射

由于后面的步骤我们会多次使用到IP地址,因此这里修改IP地址和主机名的映射会方便我们后续的操作。

vi /etc/hosts

i键进入编辑模式,输入以下信息后保存退出。

192.168.132.128 hadoop01
192.168.132.129 hadoop02

在这里插入图片描述

同样的,hadoop02也是这样的操作

操作完成之后重启主机

reboot

那么重启之后,我们会发现主机名称已经完成更改了,此时我们就可以直接ping 主机名,就可以测试通信了。
在这里插入图片描述

你也可以用本地机直接ping虚拟机服务器名
在这里插入图片描述

2.6配置免密登录

首先关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service

回到根目录

cd /

生成公钥和私钥(前提是你的主机已经安装了ssh服务,并且已经开此服务。如果没有安装ssh,请参考这篇文章
执行命令,生成公钥私钥

ssh-keygen -t rsa

一直

### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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